Классификация основана на вероятности достижения максимальной или минимальной оценки

Question

Итак, я разрабатываю модель для классификации набора данных по уровням риска.

Набор данных помечен на основе оценки, полученной от обследуемого.Теперь, из этого опроса, у меня будет максимум и минимум очков.Я читал статью, в которой они обозначают набор данных как «Высокий» или «Низкий», основываясь на общем среднем балле опроса.

Мне интересно, есть ли какой-нибудь метод для разработкимодель для классификации на основе вероятности (например, экземпляр данных составляет 60% к максимальной оценке), или возможный метод состоит в том, чтобы разделить оценку на основе децилей или квартилей.

Я все еще новичокдля такого рода проблем, поэтому любые советы / ответы будут очень признательны.Любые ключевые слова, по которым я буду искать, также будут очень благодарны.

Заранее спасибо!

Answer 1

Первое, что нужно сделать, это определить количество уровней риска.Например, для двухуровневого задания (т. Е. Высокого и низкого) баллы между минимумом и медианой могут быть присвоены low , а баллы между медианой и максимумом могут быть присвоены high .

Аналогично, 4-уровневое задание может быть выполнено с использованием минимума, 1-го квартиля, медианы, 3-го квартиля и максимума.Таким образом, вы можете получить сбалансированный набор данных по меткам (т. Е. Каждая метка имеет одинаковое количество наблюдений)

Затем вы можете применить любой метод классификации для предоставления модели вашей проблемы.